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我国建筑行业上市公司财务风险预警研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究的背景及意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究目的和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 国外研究现状第14-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-17页
        1.2.3 国内外研究现状综述第17-18页
    1.3 研究内容与方法第18-19页
        1.3.1 研究内容第18页
        1.3.2 研究方法第18-19页
    1.4 本文创新点第19-20页
第2章 相关理论基础第20-30页
    2.1 财务风险第20-24页
        2.1.1 财务风险界定第20-21页
        2.1.2 财务风险特征第21页
        2.1.3 财务风险影响因素第21-24页
    2.2 财务风险预警第24-26页
        2.2.1 财务风险预警的要素第24-25页
        2.2.2 财务风险预警的程序第25-26页
    2.3 粗糙集及BP神经网络理论第26-30页
        2.3.1 粗糙集理论第26-27页
        2.3.2 BP神经网络理论第27-29页
        2.3.3 粗糙集与BP神经网络结合运用第29-30页
第3章 建筑行业上市公司财务风险预警指标体系构建第30-40页
    3.1 指标选取原则第30-31页
    3.2 财务指标选取与分析第31-37页
        3.2.1 偿债能力指标第31-32页
        3.2.2 资产运营能力指标第32-34页
        3.2.3 盈利能力指标第34-35页
        3.2.4 发展能力指标第35-36页
        3.2.5 现金流量指标第36-37页
    3.3 非财务指标选取与分析第37-38页
        3.3.1 股权结构第37页
        3.3.2 高层治理第37-38页
        3.3.3 重要事项第38页
    3.4 预警指标体系构建第38-40页
第4章 建筑行业上市公司财务风险预警模型实证分析第40-53页
    4.1 研究样本的选取第40-41页
    4.2 运用粗糙集对指标体系进行约简第41-47页
        4.2.1 确定指标离散规则第41-43页
        4.2.2 指标体系约简第43-45页
        4.2.3 指标重要度与权重的确定第45-47页
    4.3 财务风险等级分类的确定第47-49页
        4.3.1 数据标准化第47-48页
        4.3.2 样本聚类分析第48-49页
    4.4 BP神经网络预警模型设计第49-53页
        4.4.1 BP神经网络初步设定第49-50页
        4.4.2 BP神经网络的参数选择第50-51页
        4.4.3 BP神经网络训练及检验结果第51-53页
第5章 强化财务风险预警的政策建议第53-57页
    5.1 提升企业财务风险预警水平第53-54页
        5.1.1 健全建筑行业上市公司财务管理制度第53页
        5.1.2 提高财务管理人员素质水平和风险意识第53-54页
    5.2 建立科学的财务风险预警系统第54-55页
        5.2.1 完善企业财务风险预警指标体系第54页
        5.2.2 优化企业财务风险预警模型第54-55页
    5.3 加强财务风险预警日常控制措施第55-57页
        5.3.1 优化企业资产负债结构第55页
        5.3.2 加强企业资金运营管理第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-62页
附录1 样本公司原始财务数据第62-68页
附录2 原始财务数据离散化结果第68-72页
附录3 聚类结果图第72-73页
附录4 BP神经网络的MATLAB程序第73-74页
致谢第74页

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